Umělá inteligence (AI) mění způsob, jakým žijeme a plníme každodenní úkoly.
Pokud jde o algoritmy umělé inteligence, nezůstalo žádné odvětví ani odvětví nedotčené. Mluvte o zdravotnictví, bankovnictví, maloobchodu, financích, bezpečnosti, dopravě, vzdělávání a zábavě – všude můžete vidět aplikace umělé inteligence.
Statistiky naznačují, že zatímco globální trh s umělou inteligencí má hodnotu 136,6 miliardy dolarů, očekává se, že do roku 2030 dosáhne neuvěřitelných 1,81 bilionu dolarů.
I když je AI mezi globálními organizacemi ohromně rozšířená, jak zajišťuje, že její algoritmy jsou spravedlivé a dodržují právní pokyny?
Zde vstupuje do hry AI governance.
V tomto blogu se ponoříme hluboko do AI governance. Dozvíme se jeho význam, principy, výhody, důležitost a další. Takže, pojďme se do toho pořádně pustit.
Table of Contents
Co je to AI Governance?
Řízení umělé inteligence neboli řízení umělé inteligence je proces definování souboru předpisů a zásad, které mají zajistit, že algoritmy umělé inteligence a strojového učení (ML) jsou vyvíjeny s cílem spravedlivého přijetí umělé inteligence pro lidi.
Řízení umělé inteligence se zabývá různými otázkami odpovědnými za zajištění etického používání umělé inteligence, včetně transparentnosti, zaujatosti, soukromí, odpovědnosti a bezpečnosti. Veškeré problémy související se zneužíváním AI nebo porušenými porušeními tedy řeší AI governance.
Primárním cílem AI governance je to, jak souvisí se spravedlností, autonomií a kvalitou dat. Efektivní správa AI navíc vyžaduje spolupráci mezi zúčastněnými stranami, jako jsou vládní agentury, akademické instituce, průmyslové organizace a skupiny občanské společnosti.
Cílem je řešit přístup k osobním údajům a informacím a jejich kontrolu a používat AI etickým způsobem, který pomáhá maximalizovat zisky a potenciální výhody a minimalizovat škody, nezákonnosti a nespravedlnost.
Rámec AI governance může zahrnovat následující:
- Vývoj kodexů chování a etických pokynů pro vývojáře
- Vytvoření mechanismů pro hodnocení sociálního a ekonomického dopadu AI
- Vytváření regulačních rámců pro zajištění bezpečného a spolehlivého používání AI
Pokud je tedy AI governance provedeno správně, podporuje a zmocňuje organizace, aby fungovaly s naprostou důvěrou a hbitostí, místo aby je zpomalovaly.
Klíčové principy řízení AI
Cílem AI governance je chránit organizace a společnosti využívající řešení AI v nově vznikajícím softwaru a technologiích a jejich zákazníky, kteří tyto technologie AI používají.
A dělá to vytvořením průvodce nebo regulační politiky, kterou by se organizace měly řídit, aby podporovaly používání etické umělé inteligence.
Zde jsou základní principy, kterými se řídí AI governance.
#1. Mít empatii
Je důležité navrhnout AI takovým způsobem, aby chápala sociální důsledky toho, jak reaguje a respektuje lidské emoce a pocity.
Nestanovení jasně definovaných hranic a pravidel toho, co je přijatelné, může mít za následek nedostatek empatie v technologiích umělé inteligence, jako jsou roboti – což může poškodit lidské cítění a ovlivnit pověst a důvěryhodnost společnosti.
#2. Zajistěte transparentnost
Navrhování systémů umělé inteligence a certifikace algoritmů umělé inteligence, které jasně vysvětlují rozhodovací operace, je nezbytné k tomu, aby se předešlo nespokojenosti nebo zklamání zákazníků a umožnila odpovědnost a kontrola.
Společnosti tedy musí navrhnout algoritmy, které komunikují zásady AI na základě zkreslení a nabízejí transparentní vysvětlení, kdy k problému dochází.
#3. Spravedlnost a nediskriminace
Systémy umělé inteligence mohou udržovat stávající diskriminaci a předsudky, ať už úmyslně či neúmyslně. Proto je nutné zajistit, aby systémy umělé inteligence neporušovaly lidská práva související s náboženstvím, pohlavím, pohlavím, postižením nebo rasou, aby se všemi lidmi zacházelo spravedlivě a spravedlivě.
Navrhování, vývoj a zavádění spravedlivých a nediskriminačních systémů umělé inteligence, které zajistí inkluzivitu, je tedy zásadní a jeden z klíčových principů řízení umělé inteligence.
#4. Kontrolní zkreslení
Systémy AI obvykle dělají všechna svá rozhodnutí na základě zlatého dolu dostupných dat.
Organizace proto musí regulovat svá školicí data Machine Learning (ML) a vyhodnotit jejich dopad, aby odhalily zkreslení, která mohou být neúmyslně přítomna nebo zavedena do systému.
#5. Stanovte odpovědnost
Vývoj a nasazení umělé inteligence by měly mít jasné linie odpovědnosti a odpovědnosti za jakýkoli nepříznivý výsledek vyplývající z jejich použití.
Proto je pro společnosti používající systémy AI zásadní, aby vytvořily odpovědnost, pokud dojde k problému s kvalitou nebo přesností výsledků generovaných jejich systémy AI.
#6. Zajistěte bezpečnost a spolehlivost
Systémy AI mohou významně ovlivnit pohodu lidí. Proto je nezbytné umožnit bezpečné a spolehlivé systémy umělé inteligence, které nepoškozují jednotlivce ani společnost.
Organizace musí zvážit řadu faktorů, včetně kvality dat, architektury systému, rozhodovacích procesů, algoritmů a dalších, které jsou zásadní pro zajištění spolehlivosti a bezpečnosti v systémech umělé inteligence.
Proč na řízení AI záleží?
AI přichází s vlastní sadou rizik a omezení a většinou; Systémy umělé inteligence nedělají správná rozhodnutí, přestože je model správně trénován.
Například používání umělé inteligence vyvolává kritické sociální, právní a etické problémy, které musí organizace řešit.
Kromě toho se 76 % generálních ředitelů obává potenciálu zkreslených předsudků a nedostatku transparentnosti na globálním trhu s umělou inteligencí.
Zde hraje AI governance obrovskou roli při poskytování rámce, který monitoruje a zachycuje rizika AI a zajišťuje etické a odpovědné nasazení AI. Efektivní řízení AI pomáhá zajistit transparentnost, spravedlnost a odpovědnost v rámci systémů AI, které zajišťují soukromí, respektují lidská práva a podporují spolehlivost.
Proto je potřeba AI governance, aby se zabránilo záměrnému nebo neúmyslnému zneužívání AI a zabránilo se finančním, reputačním a regulačním rizikům.
Různé vrstvy řízení AI
Rozdělení správy AI do různých vrstev může být přínosem pro bezproblémové nasazení pravidel.
Žádný standardní nebo jediný dohodnutý model však nedefinuje vrstvy správy AI, protože různé společnosti a organizace definují tyto vrstvy odlišně.
Zde je však běžný způsob, jak několik organizací nastavuje vrstvy správy AI:
- Právní a regulační vrstva: Tato vrstva zahrnuje vytváření, vymýšlení a prosazování zásad, standardů, zákonů a předpisů, které řídí nasazení a vývoj využití AI. Kromě toho také zahrnuje sociální a etické aspekty, které utvářejí implementaci AI.
- Technická vrstva: Tato vrstva zahrnuje technický návrh a implementaci systému AI, včetně otázek jako kybernetická bezpečnost, kvalita dat a algoritmická spravedlnost.
- Organizační vrstva: Tato vrstva obvykle zahrnuje dohled a správu systémů AI v rámci organizací, včetně jejich používání, vývoje a implementace. Kromě toho se tato vrstva zabývá také otázkami odpovědnosti, řízení rizik a transparentnosti.
- International Layer: Zahrnuje spolupráci a koordinaci různých zemí a globálních organizací na vývoji společných technologických standardů, norem a předpisů AI. Kromě toho se tato vrstva zabývá také otázkami souvisejícími s geopolitickou konkurencí a napětím.
- Sociální vrstva: Patří sem sociální a kulturní dopady a používání systémů umělé inteligence, včetně vzdělávání, lidských práv, soukromí, spravedlnosti, otázek zaměstnanosti a přístupu k technologiím umělé inteligence.
I když tyto vrstvy nemusí být nutně odlišné, nabízejí kolaborativní a multidisciplinární přístup zahrnující zúčastněné strany z různých sektorů, aby umožnily AI governance.
Jak měřit AI Governance?
Nedostatek řádného a přesného měření umělé inteligence a jejích systémů může organizace vystavit obrovskému riziku.
Pro správné řízení a měření AI governance je zásadní, aby organizace jasně definovaly, kdo je odpovědný a odpovědný za zajištění AI governance.
Kromě zvážení vládou vynucovaných zákonů a předpisů musí organizace také přijmout opatření, která pomohou podpořit jejich strategická rozhodnutí a každodenní operace.
Tato opatření zahrnují:
Zabezpečení: Data se týkají zabezpečení modelu a použití v AI. Pochopení nesprávného používání a manipulace s prostředími a systémy AI je zásadní.
Shoda s předpisy: Dalším způsobem měření AI governance je pochopení toho, jak organizace dodržují regulační shodu, standardy a požadavky související s AI. Opatření zahrnují vyhodnocení toho, jak organizace dodržuje bezpečnostní, soukromí a etické zásady.
Zkreslení: V AI se zkreslení týká zkreslení a systematických chyb, které mohou nastat během vývoje systémů AI, což může vést k diskriminačním výsledkům. Měření řízení umělé inteligence prostřednictvím zkreslení zahrnuje vyhodnocení spravedlivosti algoritmu umělé inteligence, přístup k rozhodovacím procesům systému umělé inteligence a vyhodnocení kvality a reprezentativnosti souborů trénovacích dat.
Transparentnost: Transparentnost v AI označuje míru, do jaké jsou vnitřní fungování a operace systému AI otevřené a srozumitelné. Organizace mohou měřit úroveň transparentnosti na úrovni nasazení a vývoje.
Audit: V AI se audit týká systematické a nezávislé kontroly systémů, prostředí, zásad a postupů organizace AI. Audity se zaměřují na různé aspekty AI governance, včetně hodnocení správy dat, zmírňování zkreslení, vývoje modelů, algoritmického rozhodování, ochrany soukromí a kontroly etické dokumentace a etických procesů.
Odpovědnost: V AI se odpovědnost týká míry, do jaké jsou uživatelé, vývojáři a další zúčastněné strany činěni k zodpovědnosti a odpovědnosti za akce systému AI. Zahrnuje vyjasnění odpovědnosti jednotlivce a jeho role při používání systémů AI. Mechanismy pro hodnocení odpovědnosti zahrnují dozorčí výbory, rámce odpovědnosti a rady pro etické přezkoumání.
Měření AI governance je mnohostranné a bere v úvahu několik faktorů, jako je transparentnost, spravedlnost, odpovědnost, bezpečnost, zaujatost a předpisy pro dodržování předpisů.
Čím dříve budou tyto aspekty měření zavedeny, snookerové organizace je mohou začlenit do softwaru a tím lépe se mohou vyvíjet s cíli organizace.
Výhody AI Governance
AI governance umožňuje organizacím plně využít výhod AI a zároveň minimalizovat související rizika a náklady.
Zde jsou kritické výhody AI governance:
#1. Zajišťuje odpovědné používání AI
AI governance zajišťuje, že organizace vyvíjejí a používají systémy AI transparentním, etickým a odpovědným způsobem. Toto odpovědné a etické využívání umělé inteligence pomáhá podporovat důvěru veřejnosti v systémy a technologie umělé inteligence a bojovat proti jejím negativním dopadům.
#2. Vylepšená účinnost
Dobře řízené systémy umělé inteligence pomáhají podporovat a zlepšovat produktivitu a efektivitu tím, že automatizují nadbytečné úkoly, zlepšují rozhodování a minimalizují rozsah chyb.
#3. Vylepšená spravedlnost a rozhodování
Lepší přístup k datům v AI governance pomáhá podporovat spravedlnost a rovnost při shromažďování dat, pomáhá vytvářet přesné předpovědi a předchází rizikům zkreslených výsledků.
#4. Podporuje participaci a spolupráci
AI governance významně usnadňuje účast a spolupráci mezi několika zúčastněnými stranami, jako je vláda, průmysl, občanská společnost a odborníci z akademické sféry. Pomáhá podporovat sdílené chápání výhod AI a vyvíjet společná řešení rizik a výzev AI.
Výzvy v AI Governance
Zatímco účinně zajišťuje etické systémy AI, správa AI čelí mnoha výzvám.
Aby bylo možné dosáhnout dlouhodobých přínosů, je nezbytné řešit výzvy spojené s řízením umělé inteligence. Tyto výzvy jsou:
- Diskriminace a zkreslení: Pokud jsou systémy umělé inteligence trénovány na dílčích datech, mohou být vysoce náchylné k zkreslení a diskriminaci – pokud jsou navrženy bez ohledu na různé perspektivy. Je důležité zabývat se otázkou částečného rozhodování a zkreslení v rámci modelů umělé inteligence, aby se předešlo diskriminačním a nespravedlivým výsledkům.
- Nedostatek odpovědnosti: Mnoho systémů umělé inteligence je obtížné porozumět, což je činí náročným na to, aby byly odpovědné za jejich výsledky a rozhodnutí. Je nezbytné, aby systémy umělé inteligence dodržovaly transparentnost a odpovědnost, aby bylo možné lépe porozumět tomu, jak organizace využívají data pro rozhodování.
- Omezené zdroje a odbornost: Efektivní vývoj a implementace AI governance a jejích zásad vyžaduje značné odborné znalosti a zdroje, což může být pro menší společnosti a organizace náročné.
- Rychle se měnící technologie: Rychle se měnící technologie umělé inteligence může ztížit řízení umělé inteligence udržet krok s vyvíjejícími se technologiemi a bojovat s nově vznikajícími riziky.
Výukové zdroje
#1. Úvod do AI Governance
Tento kurz Udemy o Úvodu do AI Governance je perfektní, pokud se chcete naučit základy a představit se konceptům AI governance.
Obsahuje 1,5 hodiny přednášek na vyžádání a osm zdrojů ke stažení, které vám pomohou pochopit, jak monitorovat, měřit a ovládat modely vaší organizace založené na umělé inteligenci.
#2. Strategie a správa AI
Tento kurz o strategii a řízení umělé inteligence od Coursera vám umožní objevit a pochopit různé strategie umělé inteligence používané v obchodní transformaci a různé nástroje, které můžete použít k minimalizaci překážek používání umělé inteligence a získání konkurenční výhody.
Je to kurz vhodný pro začátečníky, ve kterém se naučíte vše, co musíte vědět o řízení a strategiích umělé inteligence, od nejlepších instruktorů z University of Pennsylvania.
#3. Řízení umělé inteligence (AI) a kybernetická bezpečnost
Pokud kurzy nejsou vaše věc, tato kniha o správě umělé inteligence a kybernetické bezpečnosti na Amazonu je ideální pro seznámení se s jedinečnými riziky vytvářenými systémy umělé inteligence, pro vytvoření rámce správy umělé inteligence ke zmírnění těchto rizik a různých rizik kybernetické bezpečnosti spojených se systémy umělé inteligence.
Dále zkoumá tipy na vytvoření rámce kybernetické bezpečnosti pro identifikaci a zmírnění rizik AI a dovedností potřebných k provedení bezpečnostní kontroly systémů AI. K tomu, abyste se naučili koncepty této knihy a snadno je uplatnili v prostředí umělé inteligence vaší organizace, nepotřebujete pokročilé statistiky ani znalosti programování.
#4. Strategie, politika, praxe a řízení pro AI ve vysokoškolských institucích
Pokud studujete na vyšším vzdělání a chcete se dozvědět o konceptech AI governance a o nejlepších bezpečnostních a politických postupech, tato kniha o Amazonu je ta pravá.
Pokrývá témata jako etika umělé inteligence, postsekundární administrativní vedení a energetická účinnost, což je vynikající zdroj pro datové vědce, IT profesionály, výzkumníky a odborníky na vyšší vzdělávání.
Závěrečná slova
AI governance pomáhá organizacím maximalizovat výhody AI a minimalizovat rizika a související náklady.
Zavedení jasných pokynů, etických rámců a předpisů k zajištění spravedlnosti a bezpečnosti v systémech umělé inteligence je zásadní. Tento blog vám pomůže porozumět konceptu AI governance, jeho významu, výhodám, aplikacím a výzvám.
Pokud tedy chcete aktivovat etické, spravedlivé a nezaujaté systémy umělé inteligence, zajistěte implementaci rámce řízení umělé inteligence ve vaší organizaci.
Dále se můžete podívat na špičkové dovednosti požadované pro profesionály AI.